基于Mysql实现分布式锁

一.分布式锁要解决的问题

可以保证在分布式部署的应用集群中，同一个方法在同一时间只能被一台机器上的一个线程执行。

这把锁要是一把可重入锁（避免死锁）

这把锁最好是一把阻塞锁（根据业务需求考虑要不要这条）

这把锁最好是一把公平锁（根据业务需求考虑要不要这条）

有高可用的获取锁和释放锁功能

获取锁和释放锁的性能要好

二.基于数据库实现原理

1.新建锁表记录

CREATE TABLE `methodLock` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键', `method_name` varchar(64) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '锁定的方法名', `desc` varchar(1024) NOT NULL DEFAULT '备注信息', `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '保存数据时间，自动生成', PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY `uidx_method_name` (`method_name `) USING BTREE ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='锁定中的方法';

2.第一种实现

当想要锁住某个方法时执行insert方法，插入一条数据，method_name有唯一约束，可以保证多次提交只有一次成功，而成功的这次就可以认为其获得了锁，而执行完成后执行delete语句释放锁

缺点:

这把锁强依赖数据库的可用性，数据库是一个单点，一旦数据库挂掉，会导致业务系统不可用。

这把锁没有失效时间，一旦解锁操作失败，就会导致锁记录一直在数据库中，其他线程无法再获得到锁。

这把锁只能是非阻塞的，因为数据的insert操作，一旦插入失败就会直接报错。没有获得锁的线程并不会进入排队队列，要想再次获得锁就要再次触发获得锁操作。

这把锁是非重入的，同一个线程在没有释放锁之前无法再次获得该锁。因为数据中数据已经存在了。

这把锁是非公平锁，所有等待锁的线程凭运气去争夺锁。

3.第二种实现

还是使用上方的表结构，可以通过数据库的排他锁来实现分布式锁

在查询语句后面增加for update，数据库会在查询过程中给数据库表增加排他锁。当某条记录被加上排他锁之后，其他线程无法再在该行记录上增加排他锁。

我们可以认为获得排它锁的线程即可获得分布式锁，当获取到锁之后，可以执行方法的业务逻辑，执行完方法之后，再通过connection.commit();操作来释放锁

代码：

 

1. public boolean lock(){

2. connection.setAutoCommit(false)

3. while(true){

4. try{

5. result = select * from methodLock where method_name=xxx for update;

6. if(result==null){

7. return true;

8. }

9. }catch(Exception e){

10.  

11. }

12. sleep(1000);

13. }

14. return false;
    }
    
    

    1. public void unlock(){

    2. connection.commit();

    3. }

 

4.乐观锁实现

一般是通过为数据库表添加一个 “version”字段来实现读取出数据时，将此版本号一同读出，之后更新时，对此版本号加1，在更新过程中，会对版本号进行比较，如果是一致的，没有发生改变，则会成功执行本次操作；如果版本号不一致，则会更新失败，实际就是个diff过程

 

缺点:

 

(1). 这种操作方式，使原本一次的update操作，必须变为2次操作: select版本号一次；update一次。增加了数据库操作的次数。

 

(2). 如果业务场景中的一次业务流程中，多个资源都需要用保证数据一致性，那么如果全部使用基于数据库资源表的乐观锁，就要让每个资源都有一张资源表，这个在实际使用场景中肯定是无法满足的。而且这些都基于数据库操作，在高并发的要求下，对数据库连接的开销一定是无法忍受的。

 

(3). 乐观锁机制往往基于系统中的数据存储逻辑，因此可能会造成脏数据被更新到数据库中。

总结

数据库锁现在使用较多的就上面说的3种方式，排他锁（悲观锁），版本号(乐观锁)，记录锁，各有优缺点

数据库锁的优点就是 直接借助DB简单易懂

缺点也很明显:

会有各种各样的问题，在解决问题的过程中会使整个方案变得越来越复杂。

操作数据库需要一定的开销，性能问题需要考虑

 

转载于:https://www.cnblogs.com/dengheng/p/11435067.html